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Enregistrement W7095997169

OF THE REQUIREMENTS FOR THE DEGREE OF

2008· article· en· W7095997169 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyDiversity (politics)Language ideologyLocalityPoliticsUrbanizationSociology of languageLinguistic diversityFirst languageOn Language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aboriginal language revitalization is complex and challenging. Sixteen research participants talked with me about competing priorities for urban Aboriginal individuals and families, the linguistic diversity of the British Columbia First Nations, and how demographic urbanization of Aboriginal peoples intersects with movements of language revitalization. The resulting analysis highlights some emerging language ideologies connected to urban Aboriginal language use and learning. Language ideologies have been defined as “the cultural system of ideas about social and linguistic relationships, together with their loading of moral and political interests ” (Irvine, cited in Kroskrity 2000:5). By identifying some commonalities in research participants ’ attitudes around Aboriginal languages in the city, I argue that ‘placing language ’ and ‘finding a place for language ’ are critical issues for looking at Aboriginal language use and learning in Vancouver. By ‘placing language’, I mean that participants stressed the locality of Aboriginal languages, drawing important connections between land and language. Many honoured local languages by stating that their use and preservation should be top priorities in urban-specific language revitalization initiatives. They also recognized that other Native languages are represented in the city and could be fostered by collaboration with home communities, including reserve language programs. By ‘finding a place for language’, I mean taking time and making effort toward language learning and use in the fast-paced

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,021

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,471
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,051 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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